就算法机制平台而言,点播量绝大部分取决于【推荐量】

一篇干货来把【推荐量】说透。

内容主间的差距,就在于是否看过此篇内容了。

推荐的流程是:

内容上传并审核后进入推荐系统,系统识别内容的分类,标题等标签信息后试探性推荐给首批目标用户,根据用户反馈进行多批次推荐或停止推荐。

整合全部影响【推荐量】的因素及算法模型逻辑后,将其划分为两大板块——转化率,热度

转化率=

推荐给目标用户后获得的点播量/推荐量

这很好理解,如果算法机制是人的话,费力气将你的内容推给了10000个用户,最后只有1个用户点击播放,鬼才会继续把精力放你身上~

系统每批次推荐量的量级都是根据上一批次推荐后的【转化率】来评估的。

即,如果首次推荐的转化率差,后面当然不会再获得推荐~

因此【推荐给目标用户后获得的点播量】就变得至关重要,是影响转化率的唯一变量,直接决定着推荐量的多与少。

而【推荐给目标用户后获得的点播量】的4大决定因素是:1.分类 2.标题 3.用户垂直精准度 4.封面

标题字数长度在5-10个字内的内容平均点播量最低;

标题字数长度在25-30个字内的内容平均点播量最高。

从用户阅读标题时可接收到的内容信息量来说!

字数越多越有空间将内容表达完整及包装,起承转合,徐徐诱之,获得更多的点播量。

最后总结一些网上热词!

最热名词:

绝活,解放军,结婚,农村,武器,美女,中国,舞蹈,真相,姿势,答案,秘密,做法;

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吐槽,发现,盘点,曝光,揭秘;

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结果;

互联网阅读场景下,标题的存在不再是传统意味上的“画龙点睛”。背负“诱发点击”功能的标题与其说是语言艺术,不如说是心理学艺术。